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体积2020年| 文章的ID8857618| https://doi.org/10.1155/2020/8857618

高分辨率估计全球海温产品每月从MODIS海洋潜热通量和amsr - e数据

陈晓薇,¹ Yunjun么 ,¹ Shaohua赵,² 李等人,³ 库恩贾,¹ Xiaotong张,¹ 可商,¹ 贾许,¹ 和黎贝¹

学术编辑器: Haydee Salmun

收到了 2020年5月02

接受 04年7月2020年

发表 2020年8月04

文摘

准确的估计采用卫星海洋潜热通量(LHF)在高空间分辨率仍然是一个重大的挑战。在这里,我们估计每月海洋LHF 4公里空间分辨率5年以上使用批量算法COARE 3.0,由卫星数据和气象变量再分析。我们通过多年观察和验证估计海洋LHF与七个海洋LHF产品相比之下。验证结果从每月96广泛分布的浮标观测站点从三个浮标网站数组(道、PIRATA和罗摩)表示一个偏差小于7 W / m²与R²超过0.80 ( )和King-Gupta效率(KGE)超过0.84。我们估计海洋LHF还执行年度变化模拟和预测站点之间的变化,显示偏差低于6 W / m²和一个R²超过0.84 ( )。总的来说,估计海洋的平均KGE LHF相比其他LHF产品增加了18% -23%,表明强劲LHF估计性能。重要的是,我们估计每年海洋LHF也有类似的全球空间分布与其他LHF产品相比,虽然有一般LHF价值观的差异由于差异模型和空间分辨率。

1。介绍

海洋潜热通量(LHF)中扮演一个重要的角色在交流能源和水在大气和海洋的接口。这些通量的知识是必不可少的理解水和能源预算和海洋热通量和大规模气候变化之间的联系(1- - - - - -3]。自1980年代以来,泊浮标和船只也被广泛用来测量海洋LHF [4- - - - - -7]。然而,稀疏观测阻碍全球海洋LHF时空模式的准确表征在大空间尺度上。

遥感时空上可以提供连续的信息海洋状态变量在大尺度和被认为是最可行的方法估算全球分布式LHF [8- - - - - -10]。目前,大多数现有的基于卫星的全球海洋LHF产品来自大部分与气象数量方法,如戈达德卫星表面湍流通量(GSSTF),汉堡大气参数和通量从卫星数据(HOAPS)和日本海洋通量与使用遥感观测数据集(J-OFURO)。评估这些湍流通量产品,Bourras [11]5卫星产品相比的海洋LHF观测数据从75年泊浮标,但验证结果证明了J-OFURO HOAPS-2, Bourras-Eymard-Liu(贝尔)的数据集,和GSSTF-2卫星产品有适度的系统误差;此外,琼斯通量产品有一个大的系统偏差对热带大气海洋(道)的数据。此外,现有的卫星产品,如HOAPS-3,精度高,但一个相当粗糙的空间分辨率为1°(12,13]。后来的研究(14- - - - - -16)显示的需求准确的海面LHF高空间分辨率(例如,0.25°)用于海洋学研究。其他现有的全球LHF产品(包括再分析和客观地分析产品),如欧洲中期天气预报中心(ECMWF)临时再分析(ERA-I),为我们提供了全球空间覆盖率和高时间分辨率,以及大量的错误造成的算法和参数化方案的边界层17,18]。

在过去的40年里,有很多的努力开发模型估算全球海洋LHF。一般来说,海洋LHF用于推导的方法可以分为四类。:(1)涡度相关方法(19- - - - - -21),物理模型为基础,使用直接测量表面通量估算与高频仪器装备暂时连续信息通过邮轮或特别设计的浮标(22];(2)惯性耗散方法(23- - - - - -25),基于湍流动能理论和预算方程,估计地表湍流通量通过计算耗散变量决定从垂直风速梯度和垂直温度梯度,但他们只能适用于实验网站和机载数据(24,26,27];(3)数据同化方法(28- - - - - -30.)是基于线性的假设或near-linearity设计,和他们中的大多数已经应用于数值天气预报(NWP)模型;虽然他们提供合理的全球覆盖的表面通量的模拟,也有显著的问题造成的预测计划(31日];和(4)大部分空气动力学方法(27,32- - - - - -34)通常采用卫星气象变量相关的湍流通量通过定义湍流交换系数。目前,已经付出了大量努力,开发大量空气动力学方法,解决这个问题没有直接测量。虽然这些方法被广泛用于估算海洋LHF、限制与艾迪相关方法和惯性耗散方法的基本要求是高频设备。与此同时,大部分模型已经成功地用于估计海洋LHF通过建立气象变量之间的关系。海气耦合响应实验(COARE) 3.0版(35)被认为是最可靠的批量模型(36,37]。

大部分的算法,coare - 3.0,可以成功地用于估计海洋LHF精度高。目前,它已经应用于各种现有卫星海洋LHF产品,比如南中国海(SCS) HOAPS, J-OFURO,客观地分析了海气通量(OAFlux)。现有海洋LHF产品基于COARE 3.0模型准确的估计和高时间分辨率(例如,每日)而是粗空间分辨率(例如,> 1°)。此外,一些COARE-based LHF估计(例如,SCS)是有限的区域覆盖。例如,常用的产品,如SCS LHF提供一个准确的估计,但其研究领域是有限的南海地区。因此,所表达的许多组织全球气候社区内,仍有需要高分辨率,准确的海面LHF估计(38]。

在这项研究中,我们使用一个批量模型(COARE 3.0)估计全球海洋LHF 4公里的空间分辨率,由中分辨率成像光谱仪(MODIS)海表面温度(SST)的产品,高级微波扫描Radiometer-EOS (amsr - e)风速数据,和再分析气象数据。我们有两个主要目标。首先,我们估计和绘制全球海洋LHF使用COARE 3.0 MODIS SST模型驱动的产品和amsr - e风速数据。第二,我们验证估计海洋LHF使用泊浮标测量浮标阵道,研究停泊数组African-Asian-Australian季风分析和预测(罗摩)和预测和研究停泊阵列相比,热带大西洋(PIRATA),然后我们估计海洋LHF结果八海洋LHF产品(三个再分析产品,三个卫星产品,和两个组合产品)。

2。数据和方法

2.1。数据

2.1.1。卫星和再分析输入LHF模型

估计每月海洋LHF,迫使数据(表1)3.0 COARE模型包括(1)卫星数据(即。,the MODIS SST product and AMSR-E wind speed data) and (2) reanalysis variables (T_一个和问数据集)。每月的SST (SST4)产品40,41)与4公里的空间分辨率从MODIS Terra卫星上获得由美国国家海洋和大气管理局(NOAA)。amsr - e的月度风速数据提供的日本宇宙航空研究开发机构(JAXA) (39)空间分辨率为0.25°从2002年5月到2011年10月。输入数据集COARE 3.0模型还包括ERA-Interim [14]2 m空气温度(T_一个)数据和2 m空气含湿量(问)数据空间分辨率为0.125°,两者都是常用的精度数据集(50]。

考虑到高海温和海洋LHF相关性[51,52),我们决定保持SST4数据集的高空间分辨率提高的空间异质性。生成每月的全球海洋LHF产品从2003年到2007年,我们使用了双线性插值方法插入其他月度输入数据(U,T_一个,问)在2003 - 2007 4公里的空间分辨率。

2.1.2。浮标观测

每月海洋状态变量的观察从不同泊浮标数组被用作参考数据来评估海洋LHF估计(图的性能1)。在这项研究中使用的数据主要包括月度LHF海洋表面。九十七泊浮标选择可以分为三组由于各种环境条件:67浮标被收集从道/ TRITON数组(热带海洋大气/三角形Trans-Ocean浮标网络),18浮标收集PIRATA数组,和12个浮标收集罗摩的数组。值得注意的是,停泊的海洋LHF观测浮标网站本文中使用没有直接观察,但计算buoy-measurement气象变量使用COARE 3.0批量模型。给出更详细的测量和数据后处理https://www.pmel.noaa.gov/gtmba/。

道/ TRITON array [46,47)位于赤道太平洋支持主要由美国NOAA(美国)和日本。PIRATA array [48)使用自动温度线采集系统(Atlas)停泊浮标在法国的支持下,巴西、美国(NOAA),罗摩停泊浮标array [49)位于热带印度洋由30操作泊浮标,虽然只有12个浮标直到2007年。

2.1.3。比较与其他全球海洋LHF产品

COARE 3.0的性能评估模型,七个全球海洋LHF产品被选为数据集的比较(表1)。这些产品包括再分析数据集(MERRA-2 ERA-Interim,国家环境预报中心(NCEP-2)和日本25年再分析(JRA-25)),采用卫星产品(GSSTF版本3和J-OUFRO版本2),并客观地分析了海气通量产品(OAFlux)。

估计产品的比较,我们使用双线性插值方法插入所有LHF产品从2003年到2007年,4公里的空间分辨率。

(1)MERRA-2。这一同化系统的回顾性分析研究和应用程序版本2 (MERRA-2) [42)有一个关键组件是geos - 5(戈达德地球观测系统)大气模型53林),它使用有限体积动力的核心(54]。纠正后台错误,增量分析更新(IAU)方法(55)是应用于分析调整背景基于观察的状态。它有全球覆盖率从1980年的空间分辨率0.5°×0.625°经度纬度。

(2)ERA-I。ERA-Interim利用先进的大气模型的光谱分辨率T255 60垂直水平从表面到0.1 hPa,和数据同化系统采用4 d-var分析与一个12小时的分析窗口字段在00,06年,12日和18 Z每一天。ERA-I具有很高的空间分辨率为0.125°,高时间分辨率的小时。

(3)NCEP-2。NCEP-2 [29日]是一种NCEP再分析,被认为是一个修订版本的NCEP-NCAR (NCEP-1),用一个近似水平分辨率1.9°。同化竣工使用光谱统计插值(SSI)这是一个3 d-var同化系统。

(4)JRA-25。JRA-25 [56)是一种第二代再分析产品由日本气象厅(日本)和中央研究院的电力行业(CRIEPI)涵盖了从1979年到2004年时期。JRA-25再分析应用三维变分(3 d-var)数据同化系统和全球谱模式的空间分辨率1.125°。

(5)J-OFURO。J-OFURO是第三代产品产生的东海大学海洋科学与技术学院(44]。J-OFURO应用更广泛的各种各样的卫星测量和更新算法检索变量。J-OFURO 3也采用了COARE 3.0方法(35]LHF估计,提高了空间分辨率0.25°。

(6)GSSTF-3。GSSTF-3数据集,由电气盘,2011年10月被释放(43]。GSSTF-3进一步采用一种改进的模型(57)检索空气湿度修正温度直接相关亮度(Tb),而不是使用两步方法使用在前面的产品,从而提高海洋LHF估计的准确性。GSSTF-3这里使用的优势是高水平分辨率为0.25°,它可以从1987年7月到2009年12月。

(7)OAFlux。OAFlux版本3 (45)由WHOI提高海洋热通量的估算COARE 3.0 [35]。它使用一个采用客观分析方法检索卫星表面混合变量的最优估计和三个大气可利用。每月OAFlux粗空间分辨率为1°的卫星的最优融合估计和三个大气可利用。

2.2。方法

2.2.1。COARE 3.0模型

在COARE 3.0模型(35],Monin-Obukhov [58相似理论(大多数)应用于估计海洋湍流通量H_l,显热H_年代、压力τ、标准体积表达式如下: 在哪里ρ_一个空气的密度;c_p是在恒压比热空气;l_e汽化潜热;和C_H,C_E,C_D是显热传递系数,潜热,分别和压力。输入数据需要的意思是数量,包括风场、近地表潜在温度(θ),平均风速值(U)在参考高度,近地表特定的湿度(问)。

如大多数所述,转移系数划分为若干个单个组件, , , , ,和参数( , ,和 )的批量传输系数是温度、湿度、风速,分别。他们有一个依赖表面的稳定性ζ: 在哪里κ是卡门常数为0.4,下标吗n的c_xn(指中性稳定ζ= 0),z是引用变量测量的高度,z_牛(z_infoq,z_不,z_o)是描述转移的粗糙度长度属性变量x。ψ_x(ζ)是最形象功能概要的稳定依赖解释道。大部分稳定参数ζ_b已经取代了稳定性参数ζCOARE 3.0模型,减少了迭代从20 - 3通过改善初始稳定性基于理查森数,R_ib(59]。

考虑到这方面已经取得了一些进展有关体积通量在波条件下,COARE模型的改进版本3是它计算速度粗糙长度指定波条件下通过实施不同的参数化方案。三个参数化方案(YT96、TY01 Oo02)已经应用在COARE 3.0模型。Yelland和泰勒的参数化方案60)也用于前一版本和修改了Charnock参数从一个常数为0.011参数增加风速的增加。与改善Charnock参数(α),可用动量的粗糙度长度范围已经扩展到U20米/秒以下。对于TY01 [61年]和Oo02 [62年),速度从波属性检索粗糙长度估算海洋热通量为不同的区域。详细描述了参数化方案(其他地方2,35]。

2.2.2。评价指标

我们使用指标的相关系数的平方(R²)、平均偏差和均方根误差(RMSE) COARE 3.0的性能评估模型和不同的海洋LHF产品。两个数据集之间的匹配程度({x_我}{y_我})可以判断的评价指标R²、偏见和RMSE,计算给定如下:

King-Gupta效率(KGE) [63年)也被认为是是一个综合评价指标,如下: 在哪里R之间的相关系数估计一个观测数据集和一个数据集,SD吗_e和SD_o代表估计的标准偏差数据和观测数据集,分别米_e和米_o数据集的平均值估计和观察数据集,分别。KGE达到最大值1没有任何模拟的错误。

3所示。结果

3.1。验证估计的全球海洋LHF浮标观测

我们使用了3.0 COARE MODIS SST模型驱动的产品,amsr - e U数据,ECWMF ERA-InterimT_一个,MERRA-2问每月数据来估计全球海洋LHF 4公里空间分辨率从2003年到2007年。

使用3.0 COARE模型估计LHF结果直接与浮标观测在不同浮标网站5年以上。减少不确定性估计之间的比较和观察,观察的平均值超过一个浮标的网站在一个像素被认为是作为一个参考。

图2显示了月度观察海洋LHF之间的散点图和八个海洋LHF估计三个浮标网站数组。道中67浮标网站数组,我们估计LHF使用COARE 3.0模型执行最好的估计每月海洋LHF KGE最高(0.83)R²(0.80, ),最低的RMSE (16.0 W / m²),和更低的偏见(6.7 W / m²)。同样的,它有一个良好的性能PIRATA浮标站点数组海洋LHF KGE显示< 6 W / m = 0.89和偏见²。罗摩的数组,我们估计LHF表现不能令人满意地与其他浮标网站阵列相比,与一个R²= 0.57和RMSE = 19.4 W / m²;这个结果可能是由于不够有效的观察。

从所有产品几乎所有估计海洋LHF值往往出现不良结果罗摩浮标网站数组,R²值从0.25到0.57和偏见从19.4到66.8 W / m²。PIRATA浮标站点数组,然而,几乎所有的海洋LHF估计显示良好的协议与观测,如高0.03 - -0.2所示R²值。很明显,海洋为PIRATA LHF估计优于道,如所示R²高是0.03 - -0.21。在所有海洋LHF产品,J-OFURO产品也产生了基于COARE 3.0模型。因此,二次估计LHF, J-OFURO表现也不能令人满意地为罗摩浮标的站点数组,但它仍然显示出更好的性能比其他海洋LHF产品和表现出更高的KGE从0.50到0.83不等。值得注意的估计海洋LHF ERA-I产品优于其他可利用(MERRA-2、JRA-25 NCEP-2)最多浮标网站阵列,所表示的KGE高0.13 - -0.24,R²0.02 - -0.18 ( )高,RMSE低6.58 - -26.04,4.57 - -25.05低和偏见。几乎所有的产品都高估了海洋LHF浮标网站数组,特别是对于JRA-25再分析,已超过44 W / m的偏见²高于所有浮标网站数组。总的来说,我们估计LHF收益率最高的最佳海洋LHFR²KGE和较低的RMSE偏见相比其他海洋LHF产品。

图3显示了估计的比较年度海洋LHF和观察海洋LHF 96浮标地点,结果说明,我们估计LHF来源于COARE 3.0模型有很好的能力准确地估计海洋季节和年度LHF。总的来说,我们估计季节和年度LHF KGE值与观测大约0.80和0.84,rms 16.2 W / m²和9.9 W / m²和偏差值分别为6.6 W / m²和5.0 W / m²,分别。同样,我们也可以注意的能力估计海洋LHF估计among-site可变性,的地方R²site-averaged估计相比,观察LHF大约是0.87,这是略高于J-OFURO (0.84)。总的来说,我们估计LHF由COARE 3.0模型具有很高的精度的验证时间和空间变异在海洋LHF估计。

估计LHF值来源于其他产品相比,我们的估计海洋LHF也满意的复制网站规模的年际变化与至少五年的数据。此外,我们估计LHF异常之间的偏见和浮标站点观测异常显著低于其他LHF产品价值为0.4 W / m²,最高R²0.61。所有观测浮标网站,尽管KGE八大洋的中位数LHF产品关闭(图4)、JRA-25 GSSTF-3, NCEP-2显示站点之间的巨大差异,暗示不一致的模型性能观测浮标网站。相比之下,我们的估计每月LHF优于其他海洋LHF产品浮标网站,显示平均KGE 0.84,其次是J-OFURO, ERA-I,和OAFlux公斤0.82,0.74,和0.73,分别。

3.2。全球估计海洋LHF的映射

3.2.1之上。季节性LHF

图5展示了海洋的季节性模式LHF分布平均多年(2003 - 2007),正值表示热损失从海洋大气和负值代表海洋从大气热量损失。全球平均LHF MAM(3月、4月和5月),环流(6月、7月和8月)的儿子(9月、10月和11月),和DJF(12月、1月和2月)220.2 W / m²206.5 W / m²236.3 W / m²和252.8 W / m²分别表明最大热损失发生在DJF最小热损失发生在环流。一般来说,在两个儿子和DJF、海洋LHF显示最大的热损失。此外,DJF海洋LHF的峰值出现在北半球。然而,环流时,峰值降低,搬到南半球(图5)。因此,北半球的峰值已经消失了。

(一)

(b)

(c)

(d)

在北半球,DJF最大热损失发生在西边界流区域(即。、黑潮和湾流及其扩展)。当前西部边界地区的北半球,DJF中的季节性最大热损失超过350 W / m²虽然落在低于150 W / m²在环流。同样,季节变化大LHF在南半球发生在当前的边界地区,特别是西边界流区域。一个注意到LHF的区别在南半球环流和DJF远小于在北半球。这一结果在一定程度上反映出不同的陆地和海洋的分布在南北半球,允许气团向南移动,减少了温差、海气湿度差异(13]。

3.2.2。年度LHF

我们映射年度全球LHF平均在2003年到2007年期间从我们估计LHF OAFlux, J-OFURO, GSSTF-3, MERRA-2, ERA-I NCEP-2, JRA-25(图6)。他们有一个类似的全球分布的海洋LHF,尽管普遍差异存在于空间LHF分布由于模型之间的差异以及它们的空间分辨率。所有LHF估计收益率更高的年度LHF在西太平洋地区,海洋和东太平洋冷舌头地区低LHF由于海温和水分减少限制。最显著的差异海洋LHF估计是热损失发生在低纬度地区,特别是在北半球。相比之下,再分析(MERRA-2, ERA-I、NCEP-2 JRA-25)海洋LHF平均年收益率高于其他海洋LHF产品在低纬度地区,所显示的偏差超过30 W / m²。

(一)

(b)

(c)

(d)

(e)

(f)

(g)

(h)

3.3。比较与其他全球LHF产品

3.3.1。海洋空间差异LHF产品

图7是年度海洋LHF产品之间的散点图和我们估计LHF所有像素平均在2003 - 2007年,这表明七海洋LHF产品是我们估计海洋LHF高度相关,表示的吗R²超过0.89 ( )。很明显,LHF结果来源于ERA-I J-OFURO产品与我们估计LHF是相似的,用一个R²超过0.92,KGE高于0.81,偏差低于14 W / m²。OAFlux产品还提供了一个类似的估计估计LHF, 0.89表示KGE最高的和最低的偏差小于6 W / m²。在这些海洋LHF产品,JRA-25 NCEP-2估计LHF最大的区别,用公斤小于0.65和偏差超过24 W / m²。我们注意到,从NCEP-2像素的带状分布,JRA-25主要由粗空间分辨率引起的。

图8显示了多年(2003 - 2007)的平均空间分布之间的差异我们估计LHF等LHF产品。结果说明,我们的空间分布LHF估计是类似于大多数海洋LHF产品,如ERA-I MERRA-2, OAFlux, J-OFURO,尤其是卫星产品J-OFURO,也估计使用COARE 3.0模型。在热带地区,我们估计LHF略高于OAFlux和类似ERA-I J-OFURO;然而,在中纬度和高纬度地区,我们估计海洋LHF略低于OAFlux, ERA-I, J-OFURO产品。

(一)

(b)

(c)

(d)

(e)

(f)

(g)

我们估计LHF之间最显著的差异和卫星GSSTF-3产品积极的差异(超过30 W / m²),发生在边界地区和大陆高纬度地区,这可能归因于从强迫数据很大的不确定性。NCEP-2和JRA-25可利用显示显著增加LHF在大多数地区,平均差异为24.2 W / m²和26.5 W / m²,这可能是由于大量变量的组合效应,如低湿度差异,低弱的风速,风场。总的来说,我们LHF估计也有类似的空间分布的其他产品,但在一些地区由于存在实质性差异从不同的模型,并迫使数据差异。

3.3.2。季节性和纬向平均

图9与其他海洋比较估计每月全球平均LHF LHF产品。他们表现出强劲的季节性和类似的时间变化在所有海洋LHF估计。大多数海洋LHF估计降低从1月到7月,增加之后,最大值发生在DJF和最小值发生在环流。同时,仍有不同的月度LHF在所有产品;多年月平均LHF GSSTF-3, JRA-25, NCEP-2高于其他LHF估计。其中,高估的LHF GSSTF产品是由于缺乏有效的价值在高纬度地区,海洋LHF低的位置,导致平均LHF的高估。此外,发现颞ERA-I模式再分析类似,比如JRA-25和一。与此同时,我们估计的时间模式LHF类似于卫星产品(J-OFURO和GSSTF-3)和OAFlux产品,这表明LHF区别环流和DJF再分析比卫星产品要少得多。

尽管所有八个产品显示出了相似的海洋LHF纬度的变化,仍有大量不同的八个海洋LHF估计。潜热的纬向分布格局是双峰亚热带地区最大和最小钢管,建议减少LHF从亚热带到高纬度地区(图10)。最高的年度海洋LHF发生在亚热带信风带由于大风,导致LHF增量变化。LHF产品比较,我们发现的高峰值LHF产品变化从130 W / m²175 W / m²,而NCEP-2的产品和JRA-25模拟LHF值最高,尤其是在低纬度地区。我们估计LHF略低于J-OFURO,我们估计LHF的模式类似于OAFlux产品的差异小于10 W / m²。

4所示。讨论

4.1。COARE 3.0的性能模型在评估全球海洋LHF

验证96年全球分布的浮标网站(道、PIRATA和罗摩)2003年至2007年期间说明大部分空气动力学模型COARE 3.0可靠估算海洋潜热LHF健壮的低纬度地区。比较浮标观测表明,偏见确实存在不同LHF估计,而数字2和3都表明,海洋表面LHF估计来自COARE 3.0模型(OAFlux J-OFURO,我们估计LHF)没有显著LHF偏见和收益率LHF值接近浮标站点观测相对于其他LHF估计(如GSSTF-3 JRA-25和NCEP-2)。例如,相对于其他五个海洋的平均统计指标LHF产品,COARE 3.0模型显示了更好的性能在所有浮标站点观测,KGE是高和RMSE 30% - -35%低11% - -30%。许多研究表明,COARE大部分海洋LHF估计的方法提高了性能(64年,65年]。Brunke et al。36评估和排名12大部分空气动力学方法和证明COARE 3.0最小问题算法估算海洋潜热通量。提出了一个类似的结论Iwasaki et al。37),评估四种主要方法(COARE 3.0,周,近藤和曾庆红)基于观察LHF在15邮轮获得使用直接艾迪相关性和惯性耗散通量的方法。结果表明COARE 3.0的偏见_nowc(COARE 3.0方法没有温暖层和酷皮肤模型)低于10 W / m²,而其他的方法都是高于10 W / m²所有风速区域,因此他们认为COARE 3.0是最好的海洋LHF批量计算算法。从批量方法错误会导致海洋LHF 30 - 50%的总误差;因此,使用一个应用健壮COARE 3.0算法来估计海洋LHF导致的高精度估计LHF在这项研究中。

我们也注意到,大多数产品高估海洋LHF根据浮标网站规模的验证,但我们估计LHF在这项研究偏见减少了4-25 W / m²。总之,这些比较结果(数据3,6,9,103.0)提供信心关于COARE派生估计海洋LHF的映射,因此我们认为COARE 3.0模型计算LHF是更好的选择。

然而,即使整个模型是没有问题,可能是高度COARE 3.0模型不执行的一些地区。例如,虽然OAFlux产品低RMSE (18.9 W / m²38.0 W / m²(5.9 W / m)和偏见²27.7 W / m²)比ERA-I浮标数组(PIRATA和罗摩),ERA-I具有更好的性能和更高的公斤。是说明了Fairall et al。35),大部分COARE 3.0模型适用于风速低于20 m / s。Andreas et al。66年记录了同样的结论;也就是说,大部分方法可以成功地估计海洋LHF温和的风(U< 20米/秒)。此外,安德烈亚斯et al。66年)也报告说,该方法不适合在高风速由于非线性高风速和海洋湍流通量之间的关系。有必要提高参数化方案不稳定条件包含在COARE 3.0。

4.2。全球海洋LHF估计

本研究的另一个目标是评估我们估计海洋表面的质量LHF,这是来自一个批量空气动力学方法利用再分析气象变量和采用卫星参数。由于缺乏空间连续观测海洋潜热通量,很难应用海洋LHF的严格验证。因此,我们证明了我们的可靠性估计海洋LHF热带以外的值通过比较他们与其他LHF产品(数字7,9,10)。

年度全球平均的基于COARE 3.0的估计(90°-90 n°) LHF 69.8 W / m²从2003年到2007年;这个值是与其他LHF估计。周et al。67年]相比四年度产品和报道,全球(60°-60 n°)平均LHF变化从88.5 W / m²来自HOAPS产品108.2 W / m²从GSSTF-3产品在2002年到2003年,尽管COARE 3.0派生年度海洋LHF (60°-60 n°)为92.8 W / m²从2003年到2007年。L Yu,韦勒(13]推断,全球(60°-60 n°)的平均估计海洋LHF OAFlux产品范围从86 W / m²95 W / m²1982年到2004年期间。尽管一般不同产品之间的差异,图6显示所有LHF估计的共同特征;即年均最大海洋LHF发生在西方海洋、由于增加了海温和降低海洋LHF发生在东太平洋冷舌头地区由于海平面较低温度和较低的海气湿度差异。然后我们得出结论,我们估计成功捕捉海洋LHF(数据的时空信息9和10)平均差异小于10 W / m²而大多数产品。

与其他LHF产品相比,我们的估计LHF热带地区有更好的性能,根据观察验证。除了这个方法,我们也将更好的性能估计LHF高分辨率SST的输入数据。最重要的力量SST4数据,高空间分辨率可以增加空间异质性(40]。评估的影响SST4海洋LHF估计的准确性的数据,我们重新计算OAFlux J-OFURO产品基于同一COARE 3.0模型由高分辨率SST4数据替换LHF产品中使用的海温资料。如图11新产品(OAFlux_new和JOFURO_new)表现良好在评估月度海洋LHF,与一个R²增加约0.04,偏见减少2 - 5 W / m²和KGE值上升了大约0.04。所有浮标相比以前的产品网站,JOFURO_new表现良好高KGE为0.84,较低的平均偏差为8.0 W / m²和更高的R²为0.78。因此,SST4数据提高了性能的观察验证其他粗LHF产品相比在浮标网站规模。

4.3。海洋LHF估计的不确定性

与浮标站点观测,验证结果表明不确定性在月度LHF估计基于COARE 3.0模型从18%到35%不等。我们认为海洋LHF的偏差估计的不确定性观测浮标网站,迫使大量数据中的错误(例如,再分析变量,采用卫星数据),算法的局限性,和空间尺度不同数据源之间的不匹配。

首先,浮标站点观测被用作参考数据来确定海洋LHF的准确性。然而,在浮标观测站点的错误不能被忽视。浮标的不确定性的估计LHF大约是10 W / m²(68年),这将影响LHF估计的准确性。另一个明显的问题是该方法用于计算海面LHF浮标站点观测。海洋表面湍流通量计算使用COARE 3.0批量模型而不是艾迪相关性(EC)方法。事实上,电子商务系统被安装在浮筒上没有;因此,大多数网站浮标观测应用于COARE 3.0批量模型来估计海面LHF使用观察气象变量。这可能是一个高度相关的观测数据的原因LHF估计基于COARE 3.0模型(我们估计LHF, OAFlux和J-OFURO),通过消除模型误差之间LHF产品。

第二,偏见迫使COARE 3.0数据模型的另一个因素是导致全球海洋LHF估计的不确定性。迫使所有输入,海洋LHF和湿度差异之间的相关性在热带地区可达0.87,和温差的关系可以达到0.7469年]。因此,大部分变量数据的准确性影响海洋LHF的估计。许多研究表明有大量错误散装变量;例如,ERA-I数据往往低估了空气温度(T_一个从夸贾林环礁)相比,观察实验(KWAJEX) [70年]。此外,在我们的研究中,人们发现连续变化的风速出现在高纬度地区个人月,导致异常LHF在同一地区。这表明偏见在风速数据可以在LHF估计中引入大量的不确定性。这些结果表明,有必要减少variable-caused偏见检索提高输入数据的准确性,从而提高海洋LHF的估计,例如,通过增量分析更新(IAU)技术用于MERRA-2 [70年]。

第三,空间尺度不匹配在不同数据集也可能导致海洋LHF估计的不确定性。再分析和风速数据的水平分辨率大于12.5公里,这是远远大于空间分辨率的海温资料在4公里。此外,像素平均LHF产品大于0.25°(例如,MERRA-2)和像素大小在某些产品达到大约2°(例如,在NCEP-2),而观测浮标网站只能代表几百米。空间尺度不匹配可能导致的不确定性验证。

最后,COARE 3.0的结构模型的准确性也会减少海洋LHF估计由于不同的参数化方案。参数化的重要参数(例如,C_H,C_D和粗糙长度)的关键是减少算法的不确定性(71年,72年]。具体来说,在交换系数的变化有温和的风和高风(实质性差异69年,73年]。此外,交换系数的参数化方案和粗糙长度也受到波状态。这是一个热门话题交换系数发展更适用的参数化方案;这些计划可以改善海洋LHF估计的准确性(71年,72年]。Zhang et al。69年)表明,中性阻力系数来源于Charnock参数变大(63年,74年在高风速()U> 30 m / s);因此,他们有一个新的参数化方案相结合(DREMAKIN)与COARE 3.0模型粗糙长度以适应各种风速条件。锅等。72年)开发了一个回归模型的粗糙长度(PS07)是基于高度敏感的年龄和无量纲波粗糙度长度之间的关系。相比与其他参数化方案符合COARE 3.0模型(TY01、YT96和Oo02),他们发现PS07模型精度最高在北海平台实验和湛江港口实验。LHF评估产品性能现场规模在这项研究仅仅是在热带地区由于缺乏可用的执行和时间连续浮标观测热带外一个广阔的区域内。分析的性能估计全球LHF,迫在眉睫的是开发更多和更长的观测分布在广阔的地区。

5。结论

我们应用大部分气动COARE 3.0模型由许多大部分变量(即。,米ODIS SST with 4 km spatial resolution, AMSR-E wind speed, specific humidity, and air temperature obtained from ERA-Interim) to estimate monthly ocean LHF from 2003 to 2007. To evaluate the performance of the COARE 3.0 model, we validated our estimated global ocean LHF using buoy data collected from 96 buoy sites from 3 buoy site arrays (TAO, PIRATA, and RAMA). Additionally, we also compared our estimated global ocean LHF values with seven ocean LHF products: 4 reanalysis products (MERRA-2, ERA-I, JRA-25, and NCEP-2), 2 satellite-derived products (GSSTF-3 and J-OFURO), and a combined product (OAFlux).

从浮标观测站点相比,海洋LHF估计由再分析的结果变量,采用卫星数据显示,我们的LHF估计产生更好的性能比其他七个海洋LHF上面提到的产品。浮标网站规模,验证结果表明,每月海洋LHF估计基于COARE 3.0方法表现更好,最高的R²值、较低的偏见和RMSE值和数组所有浮标KGE值最高的网站。每月的产品相比,所有评估年度海洋LHF产品接近96浮标网站,和R²结果从NCEP-2 JRA-25增加了20%和15%,分别。此外,年平均COARE 3.0的全球海洋LHF (60°-60 n°)为92.8 W / m²从2003年到2007年,这是在良好的协议与其他研究。

这八个产品表现出强烈的和类似的季节性和LHF有类似的时空变化。具体来说,高热量损失发生在DJF,同时降低海洋LHF发生在环流。空间分布的平均年海洋LHF值显示高值在当前西部边界地区和亚热带,而较低的平均年度LHF值观察在高纬度地区。我们估计海洋LHF表现良好精度高;我们将此归因于强势模型COARE 3.0和高空间分辨率的输入数据从而提高海洋LHF估计的性能。未来的工作可以专注于使用SST4生成长期LHF估计数据和再分析风速数据。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的结果包括在列表中列出的文章和参考。浮标站点观测(道、PIRATA和罗摩)是来自太平洋海洋环境实验室(PMEL)的美国国家海洋和大气管理局(https://www.pmel.noaa.gov/gtmba/)。从Earthdata获得MERRA-2和GSSTF-3网站(https://earthdata.nasa.gov/)。ERA-I从公共数据集得到的ECMWF网站(https://www.ecmwf.int/)。amsr - e、JRA-25 J-OFURO、NCEP-2 OAFlux获得亚太数据研究中心(APDRC) (http://apdrc.soest.hawaii.edu/index.php)。SST4海洋颜色来自美国宇航局的网站,这是由海洋生物处理组(OBPG)美国宇航局戈达德太空飞行中心(https://oceancolor.gsfc.nasa.gov/)。3

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

作者感谢教授刘少,铜仁许博士Zhongli朱博士和博士Linna柴从地理科学学院,北京师范大学,中国,和鑫王教授和博士Rongwang张从热带海洋的国家重点实验室,南海海洋学研究所,中国科学院,中国为他们的建议来改善这个手稿。作者还要感谢国际科学编辑小组http://www.international.scienceediting.com)编辑这个手稿。这部分工作是由中国国家重点研究发展计划(2016 yfa0600102)和中国国家自然科学基金(41671331)。

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